28、使用 jQuery 和 Google Maps API 展示生物数据

使用 jQuery 和 Google Maps API 展示生物数据

1. 使用 SQL 和 PHP 获取 JSON 数据

在之前的学习中,我们了解到如何使用 SQL 的 SELECT 语句从数据库中提取所需信息,再通过 PHP 文件将其转换为 JSON 格式,并使用 Ajax 将数据返回给页面。PHP 中使用 json_encode 函数可以轻松地将数组转换为 JSON 编码的数据,以便 jQuery 与之交互。以下是示例代码:

SELECT COLUMN_NAME1, COLUMN_NAME2 FROM TABLE_NAME order by COLUMN_NAME1 ASC
$my_array = array();
array_push($my_array, array('my_key' => 'my_val'));
echo json_encode($my_array);

在本章中,所有的 PHP 和 SQL 代码都已提供。只要你有第 10 章中的 MySQL 数据库,就可以开始使用。其余的 SQL 和 PHP 代码可以从 http://thinkjquery.com/chapter11/end/service.zip 下载。

2. 显示生物数据列表

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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